Khảo sát ảnh hưởng của tính thanh khoản, khối lượng giao dịch và cổ tức đến phần lợi nhuận phụ trội trong thị trường chứng khoán việt nam

NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN THẠC SĨ Họ và tên học viên: HOÀNG MINH VŨ Giới tính : Nam / Nữ Ngày, tháng, năm sinh : 07/12/1985 Nơi sinh : Bình Thuận Chuyên ngành : QUẢN TRỊ KINH DOANH Khoá Năm

HOÀNG MINH VŨ

ĐỀ TÀI KHẢO SÁT ẢNH HƯỞNG CỦA THANH KHOẢN, KHỐI LƯỢNG GIAO DỊCH, CỔ TỨC VÀ E/P ĐẾN PHỤ TRỘI RỦI RO (EXCESS RETURN) TRONG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

VIỆT NAM

Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh

KHÓA LUẬN THẠC SĨ

TP Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2011

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TIẾN SĨ NGUYỄN THANH HÙNG

Khóa luận thạc sĩ được nhận xét tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ KHÓA LUẬN THẠC

SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm

Thành phần hội đồng đánh giá khóa luận thạc sĩ gồm:

1 Chủ tịch:

2 Thư kí:

3 Ủy viên:

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình được nghiên cứu và thực hiện bởi riêng tôi

Các số liệu, kết quả trong Khóa luận này là trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng

Tác Giả

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

- -oOo -

Tp HCM, ngày tháng năm

NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: HOÀNG MINH VŨ Giới tính : Nam / Nữ

Ngày, tháng, năm sinh : 07/12/1985 Nơi sinh : Bình Thuận

Chuyên ngành : QUẢN TRỊ KINH DOANH

Khoá (Năm trúng tuyển) : 2009

1- TÊN ĐỀ TÀI: KHẢO SÁT ẢNH HƯỞNG CỦA THANH KHOẢN, KHỐI LƯỢNG GIAO DỊCH, CỔ TỨC VÀ E/P ĐẾN PHỤ TRỘI RỦI RO (EXCESS RETURN) TRONG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

2- NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN:

- Nghiên cứu ảnh hưởng của tính thanh khoản đến phụ trội rủi ro (excess return) ở Thị trường chứng khoán Việt Nam

- Khảo sát ảnh hưởng của khối lượng giao dịch và cổ tức đến phụ trội rủi ro của chứng khoán, tác động của 2 nhân tố này trong phương sai điều kiện

- Kiểm chứng tác động của chỉ số E/P (Earning price ratio) đến phụ trội rủi ro bằng

mô hình Garch, so sánh kết quả khi sử dụng Mô Hình GJR-Garch để kiểm chứng tác động của hiệu ứng không đối xứng

- Khảo sát ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 và cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2008 đến TTCK Việt Nam

3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:

4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ :

5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi đầy đủ học hàm, học vị ):

TS DƯƠNG NHƯ HÙNG

Nội dung và đề cương Khóa luận thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua

LỜI CẢM ƠN

Để có thể hoàn thành tốt Khóa luận Thạc sỹ này, bên cạnh sự cố gắng và nỗ lực của bản thân còn có rất nhiều sự giúp đỡ tận tình của các thầy cô, bạn bè và gia đình.Tôi xin được bày tỏ sự trân trọng và lời cảm ơn đến sự giúp đỡ này

Đặc biệt, Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến T.S Dương Như Hùng, người đã tận tình chỉ bảo, cũng như truyền đạt những kiến thức và kinh nghiệm cho Tôi trong suốt quá trình thực hiện Khóa luận này

Xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến T.S Trương Thị Lan Anh và T.S Nguyễn Thanh Hùng, những người đã gửi cho Tôi ý kiến xây dựng hữu ích để bài Khóa Luận có thể được hoàn chỉnh hơn

Tôi cũng xin được gửi lời cảm ơn trân trọng đến ba mẹ và bạn bè, những người đã động viên, ủng hộ Tôi trong suốt thời gian theo học chương trình Thạc Sỹ Quản Trị Kinh Doanh

Cuối cùng, Tôi vô cùng biết ơn tất cả thầy cô trong Khoa Quản Lý Công Nghiệp

và trong Trường Đại Học Bách Khoa Tp HCM, đã tận tình chỉ bảo, truyền đạt những cơ

sở kiến thức để Tôi có thể thực hiện Khóa Luận Thạc Sỹ này

Học Viên Thực Hiện

Hoàng Minh Vũ

TÓM TẮT KHÓA LUẬN

Nội dung khóa luận chủ yếu nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố Thanh khoản, Khối lượng giao dịch, Cổ tức và tỉ số E/P đến phụ trội rủi ro (excess return), được thực hiện trên chỉ số REE của công ty Cổ Phần cơ điện Ree và chỉ số VN-Index đại diện cho Thị trường Chứng khoán Việt Nam Mở đầu khóa luận, tác giả tiến hành tìm hiểu các nghiên cứu trước đây được thực hiện trên nhiều Thị trường Chứng khoán trên thế giới bởi nhiều tác giả khác nhau Phân tích sâu về mô hình và phương pháp thực hiện của các nghiên cứu trước, từ đó khóa luận xây dựng mô hình và phương pháp nghiên cứu riêng phù hợp với môi trường của Thị trường Chứng khoán Việt Nam Sau khi tiến hành thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tác giả đi vào phân tích và tính toán kết quả, so sánh với kết quả của các nghiên cứu trước, từ đó rút ra nhận xét và kết luận về ảnh hưởng của các yếu tố này đến phụ trội rủi ro (excess return) trong Thị trường Chứng khoán Việt Nam

Bố cục của bài khóa luận này gồm 7 Chương Chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài của khóa luận Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết và tổng hợp kết quả của các nghiên cứu trước trên thế giới Chương 3 trình bày mô hình và phương pháp nghiên cứu của khóa luận Chương 4 trình bày những dữ liệu thu thập được cần thiết cho việc nghiên cứu Chương 5 đi vào phân tích kết quả của nghiên cứu Chương 6 rút ra kết luận về ảnh hưởng của các nhân tố này đến phụ trội rủi ro (excess return) trong Thị trường chứng khoán Việt Nam và Chương 7 trình bày những hạn chế của khóa luận khi thực hiện bài nghiên cứu này

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1

1.1 Giới thiệu khóa luận – lý do hình thành khóa luận 1

1.2 Vấn đề cần nghiên cứu (Mục tiêu đề tài) 1

1.3 Ý nghĩa khóa luận – phạm vi ứng dụng 1

1.4 Quy trình thực hiện khóa luận 2

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 3

2.1 Các nghiên cứu trước 3

2.2 Hiệu ứng tháng 1 (January effect) 4

2.3 Đặc tính bất đối xứng (Asymmetry) 9

2.4 Mô hình GJR-Garch 11

2.5 Mô hình nghiên cứu của Aristeidis Samitas và Chrisovalantis Vasilakis 12

2.5.1 Phương pháp 12

2.5.2 Kết quả 13

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 14

CHƯƠNG 4: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 17

4.1 Phụ trội rủi ro (Ert) 17

4.2 Dòng chu chuyển lệnh (Vrt-1) 18

4.3 Cổ tức (Dyt) 18

4.4 Giá trị E/P 19

4.5 Các biến giả (Dummies) 20

CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ 21

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN 29 TÀI LIỆU THAM KHẢO IX PHỤ LỤC XII

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ CHỮ VIẾT TẮT

Excess return Phụ trội rủi ro

Turnover Hệ số luân chuyển

Order Flow Dòng chu chuyển lệnh

January effect Hiệu ứng tháng Giêng

Asymmetry Đặc tính bất đối xứng

E/P Hệ số thu nhập trên giá

EPS Thu nhập trên một cổ phần

Largecap Tập danh mục các chứng khoán có giá trị vốn hóa lớn Smallcap Tập danh mục các chứng khoán có giá trị vốn hóa nhỏ Dummy Biến giả

TTCK Thị trường chứng khoán

DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1: Thông tin công bố phát hành thêm cổ phần và chia cổ tức của công ty

CP cơ điện REE từ năm 2005 đến 2011

PHỤ LỤC 2: Các Hình, Biểu đồ và Bảng kết quả trong khóa luận

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Giới thiệu khóa luận – lý do hình thành khóa luận

Nghiên cứu này nhằm mục đích xem xét hưởng của tính thanh khoản, khối lượng

giao dịch và cổ tức đến phụ trội rủi ro (excess return) trên TTCK Việt Nam trong

giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2011

Xuất phát từ nhiều tranh cãi của những nghiên cứu trước về vấn đề này được thực

hiện trên nhiều thị trường Chứng khoán trên thế giới với nhiều ý kiến trái ngược

khác nhau: Brennan, Chordia và Subrahmanyam (1998) chứng minh rằng có mối

tương quan nghịch mạnh giữa phụ trội rủi ro (excess return) và khối lượng giao

dịch bằng Dollar trên thị trường NASDAQ, ngược lại Amidhud và Mendelson

(1986) kết luận rằng phụ trội rủi ro (excess return) có mối tương quan thuận với

thanh khoản, trong khi đó, Pastor và Stambaugh (2003) trong mô hình của mình đã

chứng minh phụ trội rủi ro (excess return) không có quan hệ với các mức độ của

thanh khoản Trong nghiên cứu của Samitas and Vasilakis (2011) kiểm tra trên thị

trường chứng khoán London cũng cho kết quả tương tự Pastor và Stambaugh

Basu (1983) cho rằng E/P giúp giải thích suất sinh lợi giữa các cổ phiếu trong

TTCK Mỹ, tuy nhiên nghiên cứu của Samitas and Vasilakis (2011) lại chứng minh

rằng E/P hoàn toàn không có ý nghĩa khi dùng Mô Hình Garch và có ý nghĩa khi

dùng Mô Hình GJR-Garch Campbell và Hamao (1992) tìm thấy ảnh hưởng tích

cực của Cổ tức lên phụ trội rủi ro (excess return) Arago và Nieto (2005) kết luận

rằng khối lượng giao dịch ảnh hưởng đến phương sai điều kiện trong thị trường

UK Tuy nhiên nghiên cứu của Samitas and Vasilakis (2011) lại cho thấy những

điều ngược lại, rằng cổ tức có ảnh hưởng tiêu cực lên phụ trội rủi ro (excess return) và khối lượng giao dịch không có ảnh hưởng đến phương sai điều

kiện

Khác với những nghiên cứu trước, khóa luận sẽ nghiên cứu ảnh hưởng riêng lẻ và

tổng hợp của các yếu tố trên đến phụ trội rủi ro (excess return) (những nghiên cứu

trước chỉ nghiên cứu ảnh hưởng riêng lẻ của từng yếu tố) Đồng thời, vì lý do ở

Việt Nam chưa có nghiên cứu nào kiểm tra mối quan hệ này trên TTCK Việt Nam,

do đó khóa luận muốn nghiên cứu mối quan hệ này trên TTCK Việt Nam, đồng

thời kiểm tra, so sánh với kết quả của những nghiên cứu trước để kiểm tra tính

đúng đắn của nhiên cứu.Khóa luận mong muốn sẽ góp phần làm sáng tỏ vấn đề

trên, đồng thời kết quả khóa luận có thể được xem như một tài liệu tham khảo cho

các nghiên cứu sau này

1.2 Vấn đề cần nghiên cứu (Mục tiêu đề tài)

Nghiên cứu tập trung giải quyết những vấn đề sau

ƒ Nghiên cứu ảnh hưởng của tính thanh khoản đến phần phụ trội rủi ro (excess

return) ở TTCK Việt Nam, kiểm chứng và so sánh kết quả so với các nghiên

cứu trước

Xác định mục tiêu của đề tài

Những nghiên cứu trước đây

Đề xuất Mô Hình nghiên cứu

Xây dựng dữ liệu nghiên cứu

Tính toán kết quả

Kết luận

ƒ Khảo sát ảnh hưởng của khối lượng giao dịch và cổ tức đến phụ trội rủi ro (excess return) của chứng khoán, tác động của 2 nhân tố này khi xuất hiện trong phương sai điều kiện

ƒ Kiểm chứng tác động của tỉ số E/P (Earning price ratio) đến phụ trội rủi ro (excess return) bằng Mô Hình Garch, so sánh kết quả khi sử dụng Mô Hình GJR-Garch để kiểm chứng tác động của hiệu ứng không đối xứng

ƒ Khảo sát ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 và cuộc khủng hoảng kinh tế năm

2008 đến TTCK Việt Nam

1.3 Ý nghĩa khóa luận – phạm vi ứng dụng

Khóa luận được thực hiện trong phạm vi thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 1/2005 đến tháng 8/2011, do đó kết quả khóa luận chỉ có ý nghĩa ứng dụng trong phạm vi thị trường chứng khoán Việt Nam

1.4 Quy trình thực hiện khóa luận

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT – CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1 Các nghiên cứu trước

Nhiều nghiên cứu trước đã nghiên cứu về tác động của tính thanh khoản lên phụ trội rủi ro (excess return) và cũng có nhiều ý kiến trái ngược nhau Brennan, Chordia và Subrahmanyam (1998) sử dụng khối lượng giao dịch bằng Dollar làm thước đo tính thanh khoản và chứng minh rằng có mối tương quan nghịch mạnh giữa phụ trội rủi ro (excess return) và khối lượng giao dịch bằng Dollar trên thị trường NASDAQ Datar, Naik và Radecliffe (1998) sử dụng hệ số luân chuyển (turnover) để đo tính thanh khoản và cũng cho kết quả tương tự Amidhud và Mendelson (1986) kiểm tra mối quan hệ giữa phụ trội rủi ro (excess return) và tính thanh khoản và kết luận rằng phụ trội rủi ro (excess return) có mối tương quan thuận với thanh khoản, trong khi đó, Pastor và Stambaugh (2003) trong mô hình của mình đã chứng minh phụ trội rủi ro (excess return) có tương quan với rủi ro do không đa dạng hóa nhưng lại không có quan hệ với các mức độ của sự thiếu thanh khoản Trong khi đó, Amidhub và Mendelson (1986) trong nghiên cứu của mình nhằm xác định mối quan hệ giữa phụ trội rủi ro (excess return) và độ thanh khoản

có kiểm soát rủi ro thanh khoản hệ thống đã kết luận rằng phụ trội rủi ro (excess return) là một hàm dương của sự kém thanh khoản Dựa theo những nghiên cứu trước, Chordia, Anshuman và Subrahmanyam (2001) đã nghiên cứu tương quan chéo (Cross sectional relation) giữa lợi nhuận và sự biến thiên của tính thanh khoản, trong đó, thanh khoản được đo bằng 2 đại lượng đại diện cho hoạt động giao dịch, đó là khối lượng (volume) và luân chuyển vốn (turnover) Tuy nhiên họ

đã đạt kết quả không như kì vọng Kết quả thực tế cho thấy cổ phiếu có độ thanh khoản thay đổi nhiều hơn sẽ có lợi nhuận kì vọng thấp hơn Ngược lại, Pastor and Stambaugh (2003) cho rằng những cổ phiếu có lợi nhuận chịu sự ảnh hưởng của biến động thanh khoản của thị trường sẽ có lợi nhuận kì vọng cao hơn Trong nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2011) kiểm tra trên thị trường chứng khoán London cũng cho kết quả tương tự Pastor và Stambaugh (2003)

Nghiên cứu của Basu (1983) cho rằng E/P giúp giải thích suất sinh lợi giữa các cổ phiếu trong TTCK Mỹ, tuy nhiên nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2011) lại chứng minh rằng E/P hoàn toàn không có ý nghĩa khi dùng Mô Hình Garch và có

ý nghĩa khi dùng Mô Hình GJR-Garch

Campbell và Hamao (1992) tìm thấy ảnh hưởng tích cực của Cổ tức lên phụ trội rủi ro (excess return) Arago và Nieto (2005) kết luận rằng khối lượng giao dịch ảnh hưởng đến phương sai điều kiện trong thị trường UK Tuy nhiên nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2011) lại cho thấy những điều ngược lại, rằng cổ tức có ảnh hưởng tiêu cực lên phụ trội rủi ro (excess return) và khối lượng giao dịch không có ảnh hưởng đến phương sai điều kiện

2.2 Hiệu ứng tháng 1 (January effect)

Hiệu ứng tháng 1 là một thuật ngữ dùng để chỉ sự gia tăng của giá cổ phiếu trong tháng giêng cao hơn so với các tháng còn lại trong năm và đươc cho là có ảnh hưởng đến những cổ phiếu nhỏ hơn là những cổ phiếu trung và lớn Hiệu ứng này được cho là có nguyên nhân từ việc tăng sức mua do giảm giá vào tháng 12 khi các nhà đầu tư bán tháo sản phẩm để tăng doanh thu vào cuối năm Hiệu ứng tháng 1 lần đầu tiên được quan sát vào năm 1942 bởi Sidney B.Wachte Quan sát cho thấy bắt đầu từ năm 1925, các cổ phiếu nhỏ có xu hướng vượt trội hơn so với thị trường trong tháng 1, và phần lớn sự khác biệt xảy ra vào nửa đầu của tháng Những lý thuyết phổ biến nhất giải thích hiện tượng này là do các nhà đầu tư cá nhân vốn rất nhạy cảm với thuế thu nhập và nắm nhiều cổ phiếu nhỏ, bán cổ phiếu vào cuối năm vì một số lý do về thuế và tái đầu tư vào đầu năm sau Một nguyên nhân khác là việc thanh toán tiền thưởng cuối năm trong tháng 1 và các nhà đầu tư

cá nhân dùng một phần tiền thưởng để đầu tư vào chứng khoán khiến giá chứng khoán tăng cao Tuy nhiên hiệu ứng tháng 1 không phải luôn luôn đúng, ví dụ vào tháng 1 của các năm 1982, 1987, 1989 và 1990 thì các cổ phiếu nhỏ luôn có giá thấp hơn các cổ phiếu lớn Ngày nay, hiệu ứng này đã không còn có biểu hiện rõ ràng do thị trường đã có sự điều chỉnh và các nhà đầu tư sử dụng chiến lượt lá chắn thuế (tax-sheltered retirement plan) thay vì phải bán tháo sản phẩm vào cuối năm để tránh lỗ(tax loss)

Trong một bài viết chuyên đề, Rozeff và Kinney (1976) đã đưa ra các chứng cứ về

mô hình biến đổi theo mùa trong thị trường chứng khoán bằng cách sử dụng chỉ số giá trung bình trong thị trường chứng khoán New York Từ năm 1904 đến năm

1974, lợi nhuận trung bình của thị trường trong tháng 1 là 3.48%, trong khi lợi nhuận trung bình của 11 tháng còn lại là 0.42%, lợi nhuận tháng 1 cao hơn gấp 8 lần so với các tháng khác Bởi vì chỉ số NYSE đại diện cho chỉ số giá trung bình của tất cả các công ty lớn và nhỏ, do đó phương pháp của Rozeff và Kinney (1976) ảnh hưởng nhìu đến các công ty nhỏ hơn phương pháp trung bình có trọng

số, là phương pháp ảnh hưởng đến các công ty lớn nhiều hơn Một nghiên cứu khác của Reinganum (1983) and Roll (1983) đã xác nhận sự thật đó là hiệu ứng tháng 1 ảnh hưởng đến các cổ phiếu nhỏ (small cap)

Ở cấp độ của các tổ chức đầu tư, nhiều nghiên cứu khách nhau đã cho thấy hiệu ứng tháng 1 là kết quả của hiện tượng “làm đẹp cửa sổ” (window dressing) gây ra khi những nhà đầu tư chuyên nghiệp cố gắng loại bỏ những danh mục đầu tư thất bại trong tập danh mục của mình trước khi kết thúc giai đoạn báo cáo quan trọng

Ví dụ Lakonishok, et al (1988) lập luận rằng suất sinh lợi của tập danh mục thì rất

mù mờ và các nhà tài trợ chỉ nhìn vào tập danh mục thực tế để thực hiện việc đầu

tư Theo lý thuyết “làm đẹp cửa sổ”, các tổ chức đầu tư được đánh giá dựa trên kết quả đầu tư và sự thống nhất trong triết lý đầu tư của họ Vào cuối năm hoặc vào các thời đoạn báo cáo quan trọng, những nhà đầu tư đó có thể dể dàng bán và mua

để cải thiện khả năng nhận thức Và tất nhiên, sẽ là hợp lý khi cho rằng lý thuyết

“làm đẹp cửa sổ” gây ra do những tổ chức đầu tư lớn và trong hiện tại là những

hiện tượng vốn hóa lớn Tuy nhiên giả thuyết “làm đẹp cửa sổ” bị giới hạn trong việc giải thích ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 đến các cổ phiếu nhỏ, vốn được nắm giữ nhiều bởi những nhà đầu tư cá nhân

Ở cấp độ những nhà đầu tư cá nhân, Ritter (1988) nhận thấy chỉ số giá của những

cổ phiếu nhỏ có xu hướng phụ thuộc vào thói quen mua bán của các nhà đầu tư nhỏ Ritter (1988) lập luận rằng các cá nhân sẽ bán các cổ phiếu bị giảm giá trong tháng 12 để tránh lỗ (tax-losses) Tuy nhiên những nhà đầu tư nhỏ sẽ đợi đến tháng 1 để tái đầu tư vào các cổ phiếu nhỏ bởi vì sức mua trong tháng 1 có thể tăng mạnh do lượng tiền thưởng từ cuối năm hoặc do doanh thu có được từ những

cổ phiếu lớn Bằng cách tập trung vào sự chuyển đổi đột ngột trong hành vi mua của nhà đầu tư cá nhân vào thời điểm chuyển giao của năm, Ritter (1988) để xuất

lý thuyết “tập hợp thu nhập” (parking the proceeds) để giải thích lý do tại sao hiệu ứng tháng 1 lại ảnh hưởng hạn chế trong những cổ phiếu nhỏ, đặc biệt là những cổ phiếu kém hiệu quả trong năm trước đó Phù hợp với giả thuyết này, D’Mello, Ferris và Hwang (2003) quan sát các hành vi bán cổ phiếu trước thời điểm cuối năm đối với những cổ phiếu đã từng bị giảm giá mạnh, hai ông nhận thấy những nhà đầu tư cá nhân thường trì hoãn việc bán cổ phiếu cho đến đầu năm sau Đồng thời hai ông cũng nhận thấy có sự suy giảm mạnh trong khối lượng giao dịch trung bình đối với những cổ phiếu bị thiệt hại nguồn vốn cao trước dịp cuối năm và những cổ phiếu có vốn tăng trong năm mới Điều này cho thấy các nhà đầu tư cá nhân mới là những người bán chủ yếu vào dịp cuối năm và thu nhập chịu thuế cá nhân từ cổ phiếu là lời giải thích cơ bản cho lợi nhuận bất thường vào tháng 1 Trong khi những ảnh hưởng của thuế là lời giải thích chính đáng cho hiệu ứng tháng 1 tại Mỹ, thì các bằng chứng quốc tế lại cho thấy ảnh hưởng của mùa có tác động khác nhau đến chứng khoán của các quốc gia có chính sách thuế khác nhau,

và ở các nước không có chính sác thuế thu nhập từ nguồn vốn Hơn nữa, tại Mỹ, bất kì xu hướng theo mùa nào có liên quan đến chính sách thuế thúc đẩy bán hàng đều bị ảnh hưởng bởi luật cải cách thuế năm 1986 Kể từ khi thông qua luật cải cách thuế năm 1986, các quỹ tương hỗ đã được yêu cầu phân phối ít nhất 98% từ nguồn vốn thực thu và từ thu nhập cổ tức được tạo ra trong khoản 12 tháng kết thúc vào ngày 31-10 Từ năm 1986, thu nhập ròng phân phối cho các cổ đông của quỷ tương hỗ được xác định không dựa trên những tổn thất của những giao dịch phát sinh trong 2 tháng cuối năm Các tổn thất phát sinh bởi quỹ hổ tương trong 2 tháng cuối năm sẽ được tính chuyển sang cho năm tiếp theo Từ khi thông qua luật cải cách kinh tế năm 1986, bất kì xu hướng theo mùa có liên quan đến chính sách thuế thúc đẩy bán hàng đều xảy ra trước thời điểm cuối năm Mặc khác, ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 kéo dài trong suốt thời gian từ năm 1987 đến 2004 mà vẫn chỉ giới hạn trong các cổ phiếu nhỏ càng làm rõ hơn cho phỏng đoán của Ritter (1988) liên quan đến các hành vi mua bán bất thường của các nhà đầu tư cá nhân vào thời điểm chuyển giao của năm

Lakonishok và Smidt (1988) không tìm thấy một bằng chứng nào về ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 khi nghiên cứu chỉ số Down Jones (DJIA) Tương tự, Schwert (1990) chỉ thấy ảnh hưởng rất nhỏ của ảnh hưởng theo mùa đối với các

chỉ số trung bình, ví dụ như chỉ số CRSP vốn chứa rất ít cổ phiếu nhỏ Sự vắng mặt của hiệu ứng tháng 1 trong các cổ phiếu lớn càng khẳng định cho giả thiết cho rằng hiệu ứng tháng 1 là một hiện tượng chỉ xảy ra đối với các cổ phiếu nhỏ

Sự vắng mặt của hiệu ứng tháng 1 trong suất sinh lợi của các cổ phiếu lớn cũng phù hợp với giả thiết cho rằng chính các lỗi đo lường, chứ không phải là do thị trường kém hiệu quả, là nguồn gốc gây ra nhận thức về lợi nhuận bất thường của các cổ phiếu nhỏ trong suốt tháng 1 Lakonishok và Smidt (1988) cho rằng chính khối lượng giao dịch thấp và sự chênh lệch cao giữa giá mua và giá bán (bid-ask spreads) của các cổ phiếu nhỏ là nguyên nhân khiến cho các cổ phiếu này khó thu được lợi nhuận trong tháng 1 Nếu không có các cơ hội kinh doanh có lợi nhuận thì hiệu ứng tháng 1 chỉ là một sự lộn xộn trong thống kê chứ không phải là bằng chứng thuyết phục của một thị trường không hiệu quả

Lời giải thích bằng phương pháp thống kê cho hiệu ứng tháng 1 được gọi là “giả thuyết đào xới dữ liệu(Data snooping hypothesis)” (được phát biểu bởi Lo và MacKinlay, 1990; Sullivan, Timmerman, và White, 1999) Có thể thấy được là phần lớn các ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 có thể được giải thích bởi các vấn đề trong lựa chọn thời điểm đầu tư hoặc những khó khăn trong việc khai thác dữ liệu Trong thế kỉ vừa qua tại Mỹ, có những thời điểm đáng kể mà khi đó những cổ phiếu lớn đạt giá trị cao trong tháng 1, ví dụ như suốt thập niên 1980 Và cũng có những thời điểm mà lợi nhuận thu được từ những cổ phiếu lớn trong tháng 1 là không đáng kể, ví dụ như trong những thập niên 1990 Việc đầu tư trong tháng 1 dựa theo các dữ liệu quá khứ đại diện cho các mô hình không thể giải thích được nhưng có thể phát hiện bằng cách quan sát chuỗi dữ liệu một cách đều đặn

Những bằng chứng về lợi nhuận bất thường trong tháng 1 đạt trên mức trung bình

có thể vừa không thể giải thích được và rất mong manh Trong một thị trường vốn cạnh tranh mạnh mẽ, lợi nhuận bất thường trong tháng một, dù tích cực hay tiêu cực, cũng sẽ có xu hướng hồi phục về trạng thái cân bằng vào một thời điểm hợp

lý ( Fama, 1998)

Trong bài nghiên cứu của Haug và Hirschey (2005), để có thể xác định ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 lên các cổ phiếu, 2 ông đã sử dụng 2 chỉ số suất sinh lợi quân bình (equal-weighted return) và suất sinh lợi trung bình trọng số giá trị (value-weighted return) trên tập danh mục suất sinh lợi của CRSP trong giai đoạn 1927 đến 2004 để kiểm tra tác động của hiệu ứng tháng 1 lên các cổ phiếu lớn và nhỏ

Lý do sử dụng giá trị suất sinh lợi quân bình và suất sinh lợi trung bình trọng số giá trị vì suất sinh lợi quân bình sẽ đại diện cho hầu hết các cổ phiếu nhỏ, do đó kết quả sẽ phản ánh tác động của hiệu ứng tháng 1 lên các cổ phiếu nhỏ (small-cap stocks), trong khi đó, giá trị suất sinh lợi trung bình trọng số giá trị lại đại diện cho các cổ phiếu lớn, vì vậy kết quả sẽ phản ánh tác động của hiệu ứng tháng 1 lên các

cổ phiếu lớn (large-cap stocks)

Tương tự kết quả của các nghiên cứu trước, Haug and Hirschey (2005) không thấy

có sự chênh lệch đáng kể giữa suất sinh lợi trong tháng 1 so với suất sinh lợi của

11 tháng còn lại trong năm đối với những cổ phiếu lớn

Hình 2.1 Phụ trội tháng Giêng giai đoạn 1802-2004

(Phương pháp trọng số giá trị)

(Nguồn Haug and Hirschey, 2005)

Hình 2.1 thể hiện phần chênh lệch giữa suất sinh lợi trong tháng 1 với suất sinh

lợi trung bình của 11 tháng còn lại (January return premiums) trong giai đoạn 1802-2004 đối với những cổ phiếu lớn (Phương pháp trọng số giá trị)

Có thể thấy được giá trị phụ trội tháng Giêng có những thời điểm bị âm và có những thời điểm dương, điều đó cho thấy, đối với những cổ phiếu lớn thì lợi nhuận trong tháng 1 đôi khi lớn hơn nhưng đôi khi cũng nhỏ hơn những tháng còn lại trong năm Thời điểm mà suất sinh lợi tháng 1 thấp nhất so với suất sinh lợi của những tháng khác là trước cuộc nội chiến thập niên 1840 (-3,54%), và thời điểm cao nhất là vào những thập niên 1890, thời điểm trước khi bước vào thế kỉ 20 (+3,34%)

Ngược lại, khi sử dụng suất sinh lợi bình quân để kiểm tra ảnh hưởng của hiệu ứng

tháng 1 lên các cổ phiếu nhỏ (Hình 2.2), Mark Haug and Mark Hirschey nhận

thấy sự chênh lệch là dương trong tất cả các giai đoạn từ 1927-2004, điều đó cho thấy suất sinh lợi trong tháng 1 hoàn toàn cao hơn suất sinh lợi trong các tháng còn lại đối với các cổ phiếu nhỏ Giai đoạn thấp nhất là vào những thập niên 1950

(2,47%), và giai đoạn cao nhất là thập niên 1970 Mức chênh lệch trung bình từ

1927 đến 2004 là 6,05% với mức ý nghĩa cao (z=5,66)

Hình 2.2 Phụ trội tháng Giêng giai đoạn 1927-2004

(Phương pháp trung bình)

(Nguồn Haug and Hirschey, 2005)

Khóa luận nhằm mục tiêu nghiên cứu có hay không sự tồn tại của hiệu ứng tháng

1 trong TTCK Việt Nam, cụ thể khóa luận nghiên cứu tác động của hiệu ứng tháng

1 lên chỉ số VN-index đại diện cho TTCK Việt Nam, chỉ số Largecap đại diện cho các cổ phiếu lớn, chỉ số Smallcap đại diện cho các cổ phiếu nhỏ, so sánh với kết quả của các nghiên cứu trước đây, đồng thời rút ra kết luận về sự tồn tại cũng như tác động của hiệu ứng tháng 1 trong TTCK Việt Nam

Để xác định sự tồn tại và tác động của hiệu ứng tháng 1, khóa luận sự dụng phương pháp biểu đồ và phương pháp thống kê Đối với phương pháp biểu đồ, khóa luận sẽ tiến hành tính toán giá trị chênh lệch giữa phụ trội rủi ro (excess return) của tháng 1 so với phụ trội rủi ro (excess return) của 11 tháng còn lại trong năm, trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2011, thể hiện giá trị chênh lệch lên biểu đồ để rút ra kết luận về sự tồn tại của hiệu ứng tháng 1 Đối với phương pháp thống kê, khóa luận sử dụng biến giả ‘Je’ được thêm vào trong phương trình Garch nhằm xác định tác động của hiệu ứng tháng 1 đến phụ trội rủi ro Giá trị biến giả ‘Je’ sẽ nhận giá trị 1 vào tháng 1 và nhận giá trị 0 vào các tháng còn lại

Hệ số của biến Je sẽ cho biết sự có mặt và tác động của hiệu ứng tháng 1, nếu hiệu ứng tháng 1 có tồn tại, ‘d’ được mong đợi sẽ dương và có ý nghĩa

Khóa luận sẽ sử dụng cả 2 phương pháp đối với chỉ số VN-Index, tuy nhiên đối với 2 chỉ số Largecap và Smallcap, do số lượng quan sát khá ít không phù hợp để chạy thống kê, do đó khóa luận chỉ áp dụng phương pháp biểu đồ đối với 2 chỉ số này

2.3 Đặc tính bất đối xứng (Asymmetry)

Đặc tính bất đối xứng (asymmetry) là thuật ngữ để chỉ những tác động không đều của biến động (volatility) đến suất sinh lợi hoặc của suất sinh lợi (return shock) đến biến động, theo đó những biến động âm (negative volatility) hoặc biến động dương (possitive volatility) trong phương sai điều kiện sẽ có ảnh hưởng mạnh hơn đến suất sinh lợi của cổ phiếu so với biến động còn lại và ngược lại, những biến thiên âm (negative shocks) hoặc dương (positive shocks) trong suất sinh lợi sẽ có ảnh hưởng mạnh hơn đến biến động so với biến thiên còn lại

Đặc tính bất đối xứng không chỉ tồn tại trong biến động ảnh hưởng đến suất sinh lợi mà còn tồn tại trong hiệu ứng lan truyền biến động (Volatility spillow effect) từ TTCK này sang TTCK khác

Đã có nhiều nghiên cứu về sự tồn tại của đặc tính bất đối xứng này, trong đó có rất nhiều bằng chứng thực nghiệm trên thế giới cho thấy tồn tại đặc tính bất đối xứng trong phương sai điều kiện ảnh hưởng đến suất sinh lợi của TTCK của một quốc gia, tuy nhiên lại có rất ít bằng chứng cũng như những tài liệu nghiên cứu cho thấy

sự tồn tại của đặc tính bất đối xứng trong sự lan truyền quốc tế của suất sinh lợi và biến động suất sinh lợi

Trong bài nghiên cứu của Canarella, Sapra và Pollard (2007, kết quả nghiên cứu cho thấy sự tồn tại của đặc tính bất đối xứng trong tác động lan truyền của biến động trong TTCK Mỹ đến biến động của TTCK Canada và Mexico (không tồn tại trong tác động lan truyền của suất sinh lợi), trong đó những biến động tiêu cực (negative shocks) trong TTCK Mỹ có ảnh hưởng mạnh mẽ đến TTCK Canada và Mexico hơn những biến động tích cực (possitive shocks) Đồng thời, trong khi những biến động tích cực từ TTCK Mỹ có ảnh hưởng gần như là giống nhau thì những biến động tiêu cực từ thị trường này lại có tác động mạnh mẽ hơn đối với TTCK Mexico hơn là đối với TTCK Canada

Hai lời giải thích khả thi cho đặc tính bất đối xứng trong biến động suất sinh lợi đó

là hiệu ứng đòn bẩy (leverage effects) và thông tin phản hồi của biến động (volatility feedback) Những bài báo có ảnh hưởng của Black (1976) và Christie (1982) đã cố gắng đưa ra lời giải thích cho biến động bất đối xứng trong suất sinh lợi của các chứng khoán cá nhân trong TTCK Mỹ Phần lớn lời giải thích được đưa ra đều dựa trên tác động đòn bẩy, trong đó sự suy giảm của giá chứng khoán (suất sinh lợi âm) sẽ làm tăng tác động đòn bẩy tài chính, dẫn đến làm tăng rủi ro

và biến động của chứng khoán

Mặc dù đối với nhiều người, hiệu ứng đòn bẩy thường được đồng nghĩa với biến động bất đối xứng, tuy nhiên tính chất bất đối xứng của biến động ảnh hưởng đến suất sinh lợi chỉ đơn thuần là phản ánh sự tồn tại của các phần bù rủi ro (risk premiums) [Pindyck(1984); French, Schwert, và Stambaugh (1987); Campbell và Hentschel (1992)] Nếu biến động được định giá, khi đó một mức tăng dự kiến trong biến động sẽ làm tăng đòi hỏi về suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, điều đó dẫn đến sự suy giảm giá cổ phiếu ngay lập tức Do đó mối quan hệ nhân quả là

khác nhau: giả thuyết về hiệu ứng đòn bẩy thì cho rằng những biến thiên trong

suất sinh lợi (return shocks) gây ra những thay đổi trong biến động có điều kiện (conditional volatility), trong khi lý thuyết về phần bù rủi ro theo thời gian thì cho rằng những biến thiên trong suất sinh lợi được gây ra bởi những thay đổi trong biến động có điều kiện Vậy đâu là yếu tố quyết định tính bất đối xứng trong biến

động vẫn còn là một câu hỏi mở Nhiều nghiên cứu tập trung vào giả thuyết đòn bẩy như của Christie (1982) và Schwert (1989) chung quy đều kết luận rằng không

có lời giải thích đầy đủ cho các phản ứng của biến động Tương tự như vậy, lý thuyết về phần bù rủi ro cũng chỉ thành công được ở một số khía cạnh Trong khi

đó, giả thuyết “thông tin phản hồi của biến động” thì cho rằng nguyên nhân là từ

sự nhận thức thông tin, thông tin dù tích cực hay tiêu cực cũng đều làm tăng biến động hiện tại và tương lai, và rằng tồn tại một mối quan hệ tích cực giữa suất sinh lợi kì vọng và phương sai điều kiện: sự gia tăng của biến động sẻ làm tăng suất sinh lợi kì vọng và làm giảm giá cổ phiếu, biến động sẽ giảm khi có thông tin tốt

và sẽ tăng trong trường hợp thông tin tiêu cực

Hơn nữa, có rất nhiều bằng chứng thực nghiệm mâu thuẫn nhau French, Schwert,

và Stambaugh (1987), Campbell và Hentschel (1992) tìm được mối tương quan tích cực giữa biến động và suất sinh lợi kì vọng, trong khi Turner, Startz, và Nelson (1989), Glosten, Jagannathan, Runkle (1993) và Nelson (1991) lại tìm thấy bằng chứng ngược lại, nhưng phần lớn các bằng chứng đều cho thấy hiệp tương quan giữa chúng là không có ý nghĩa thống kê Nếu tương quan giữa biến động và suất sinh lợi là tiêu cực thì lý thuyết về phần bù rủi ro trở nên không chắc chắn Trong bài nghiên cứu của Bekaert và Wu (2000) về biến động bất đối xứng và rủi

ro trong thị trường vốn, tác giả nghiên cứu trên chỉ số Nikkei 225 nhằm tìm ra bằng chứng của hành vi bất đối xứng trong biến động và suất sinh lợi kì vọng, đồng thời tìm kiếm lời giải thích cho hành vi bất đối xứng dựa trên giả thuyết về hiệu ứng đòn bẩy và lý thuyết về biến động thông tin phản hồi ở cấp độ thị trường

và cấp độ công ty Các kết quả cho thấy tồn tại hiệu ứng đòn bẩy trong suất sinh lợi cổ phiếu ở cấp độ công ty, quan trọng hơn, phương sai điều kiện được tìm thấy

là có biểu hiện hiệu ứng đòn bẩy và hành vi bất đối xứng Tác động của hiệu ứng đòn bẩy trên biến động dường như nhỏ hơn so với tác động của hành vi bất đối xứng trong mô hình Garch Các đỉnh của biến động thường tương ứng với sự suy giảm lớn trong thị trường Khi thị trường có sự thay đổi lớn, thì tất cả các danh mục đầu tư đều phản ứng tương tự nhau và sự gia tăng mạnh trong biến động xảy

ra, và đây là một minh họa rõ ràng của cơ chế phản hồi biến động, nguyên nhân gây ra sự bất đối xứng trong biến động

Khóa luận nhằm nghiên cứu biểu hiện bất đối xứng trong suất sinh lợi ảnh hưởng đến biến động suất sinh lợi của cổ phiếu REE, đồng thời so sánh với kết quả của các nghiên cứu trước nhằm xem xét tính đúng đắn của giả thuyết về hành vi bất đối xứng của biến động Khóa luận sử dụng biến giả I trong phương sai điều kiện

để đại diện cho biểu hiện bất đối xứng:

St2 = w + α ε2t-1 + β S2t-1 + γ εt-1 It-1

Trong đó I=1 nếu biến thiên âm (εt-1 <0) và I=0 nếu biến thiên dương Điều này có nghĩa là khi biến thiên của suất sinh lợi là âm, nó sẽ được cộng vào phương sai điều kiện và gây ảnh hưởng đến biến động suất sinh lợi Hệ số γ trong phương sai điều kiện sẽ đo lường độ lớn ảnh hưởng của đặc tính bất đối xứng đến biến động suất sinh lợi Nếu biểu hiện bất đối xứng là tồn tại, hệ số γ được mong đợi là dương và có ý nghĩa thống kê

2.4 Mô hình GJR-Garch

Mô hình GJR-Garch được đề xuất bởi Glosten, Jagannathan and Runkle vào năm

1993, là biến thể của mô hình Garch thông thường nhưng có xét đến ảnh hưởng của đặc tính bất đối xứng trong biến động đến suất sinh lợi GJR-Garch không phải là mô hình duy nhất được sử dụng trong việc nghiên cứu ảnh hưởng của đặc tính bất đối xứng đến suất sinh lợi Trong bài nghiên cứu về đặc tính bất đối xứng

và hiệu ứng lan truyền biến động từ TTCK Mỹ sang TTCK Canada và Mexico của

Canarella, Sapra và Pollard (2007), tác giả đã xây dựng mô hình phương sai điều

kiện của suất sinh lợi cho ba TTCK bằng cách sử dụng mô hình “mãi lực bất đối xứng” (Asymmetric power) (còn được biết đến với tên gọi là mô hình APARCH) được đề suất bởi Ding, Granger và Engle (1993) Tương tự GJR-Garch, mô hình này cũng được cải tiến từ mô hình Garch, tuy nhiên mô hình này có lợi thế là rất linh hoạt, và nó không áp đặt một cấu trúc chung và thống nhất lên phương sai điều kiện

Tương tự Bekaert và Wu (2000) trong nghiên cứu về biến động bất đối xứng và rủi ro trong thị trường vốn cũng đã tự xây dựng một mô hình riêng dựa trên các

mô hình biến động bất đối xứng trước đó Các mô hình này được cho là hiệu quả hơn các mô hình Garch thông thường

Mô hình GJR-Garch được xây dựng dựa trên mô hình Garch thông thường, tuy nhiên, để có thể bắt được đặc tính bất đối xứng, tác giả thêm vào phương sai điều kiện của mô hình một yếu tố, một biến giả để bắt đặc tính bất đối xứng của suất sinh lợi Phương sai điều kiện của mô hình GJR-Garch lúc này có dạng như sau:

St2 = w + α ε2t-1 + β S2t-1 + γ εt-1 It-1

Trong đó It-1 thể hiện cho sự bất đối xứng suất sinh lợi ảnh hưởng đến biến động Khi độ lệch suất sinh lợi là dương, biến giả này nhận giá trị 0 và ngược lại, khi độ lệch là âm, biến giả này nhận giá trị 1 Khi đó phương sai điều kiện sẽ nhận thêm một giá trị, giá trị này đại diện cho đặc tính bất đối xứng tác động lên biến động

Hệ số γ sẽ đo lường độ lớn và hướng của đặc tính bất đối xứng Nếu đặc tính này tồn này, γ sẽ được mong đợi là dương và có ý nghĩa thống kê

2.5 Mô hình nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2010)

2.5.1 Sơ lượt về phương pháp

Samitas và Vasilakis (2010) sử dụng mô hình nghiên cứu dựa trên mô hình Garch,

cụ thể là Garch(1,1) được đề xuất bởi Bollerslev (1986) Mô hình có dạng

St2 = w + a ε2t-1 + b s2t-1 (1)

Trong đó St là phương sai điều kiện

2 hệ số a và b trong phương trình phương sai dùng để đo độ biến động

Trong phương trình Garch, Samitas và Vasilakis (2010) đưa thêm 3 biến giả dùng

để đo ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 và 2 cuộc khủng hoảng kinh tế tháng 10/1987 và tháng 8/1998 Các yếu tố về thanh khoản, khối lượng giao dịch, cổ tức

và E/P được Samitas và Vasilakis (2010) đưa vào phương trình Garch nhằm nghiên cứu tác động riêng lẻ và tổng hợp của các yếu tố này lên phụ trội rủi ro trong 2 trường hợp có và không có xét đến ảnh hưởng của khối lượng giao dịch và

cổ tức trong phương sai đều kiện Phương trình tổng hợp của Samitas và Vasilakis (2010) có dạng như sau:

Je đại diện cho ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1

Oct87 đại diện cho ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế tháng 10 năm 1987

Aug98 đại diện cho ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế tháng 8 năm 1998

Vrt-1 là dòng chu chuyển lệnh (Order flow) của thời đoạn t-1

Dyt-1 là cổ tức tháng t-1

Eart-1 là E/P của tháng t-1

ε là phần dư nhiễu trắng

2.5.2 Kết quả

Trái ngược với nghiên cứu của Eleswarapu (1997), nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2010) chứng minh rằng không tồn tại ảnh hưởng khác biệt do mùa, đặc biệt là hiệu ứng tháng 1 trên TTCK London Hệ số của hiệu ứng tháng 1 không có

ý nghĩa ở mọi mức ý nghĩa

Trái ngược với nghiêm cứu của Campbell và Hamao (1992), nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2010) cho thấy Cổ tức có ảnh hưởng tiêu cực đến phụ trội rủi ro (excess return), đặc biệt cổ tức có ảnh hưởng lớn và mức ý nghĩa cao khi kết hợp với ảnh hưởng của các yếu tố khác

Thanh khoản có ảnh hưởng rất nhỏ đến phụ trội rủi ro (excess return), và không đạt mức ý nghĩa, kết quả này trái ngược với kết quả của Pastor và Stambourgh (2003) Nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2010) cũng cho thấy tỉ số E/P không

có ảnh hưởng đến phụ trội rủi ro (excess return) (không đạt mức ý nghĩa trong mọi

Mô hình), tuy nhiên khi có xét đến ảnh hưởng của đặc tính bất đối xứng (asymmetry), E/P có ảnh hưởng tích cực đến phụ trội rủi ro (excess return) ở mức

ý nghĩa khá cao, điều đó cho thấy đặc tính bất đối xứng có ảnh hưởng đến tác động của E/P lên phụ trội rủi ro (excess return)

Cuối cùng Samitas và Vasilakis (2010) cũng kết luận có sự tồn tại hiệu ứng Garch trong chỉ số suất sinh lợi ở TTCK London, bởi vì trong mọi Mô hình, hệ số Arch

và Garch có ý nghĩa rất cao Nghiên cứu cũng cho thấy 2 cuộc khủng hoảng kinh

tế 10/1987 và 8/1998 có ảnh hưởng tiêu cực đến TTCK London (hệ số của 2 cuộc khủng hoảng này đạt mức ý nghĩa cao)

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dựa trên mô hình và phương pháp nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2010), khóa luận đề suất mô hình nghiên cứu như sau

Sử dụng mô hình Garch(1,1) được đề xuất bởi Bollerslev (1986) có dạng

St2 = w + a ε2t-1 + b s2t-1 (1)

Trong đó St là phương sai điều kiện

2 hệ số a và b trong phương trình phương sai dùng để đo độ biến động

Trong phương trình Garch khóa luận sẽ thêm vào 2 biến giả dùng để đo ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 và cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2008 đến TTCK Việt Nam Hiệu ứng tháng 1 được đưa vào dựa trên nghiên cứu của Eleswarapu (1997)

đã chứng minh được ảnh hưởng của nó lên TTCK Do đó mô hình sẽ có dạng

Je đại diện cho ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1

Fc2008 đại diện cho ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2008

Vrt-1 là dòng chu chuyển lệnh (order flow) của thời đoạn t-1

ε là phần dư nhiễu trắng

Mô hình 1 đo tác động của thanh khoản lên phụ trội rủi ro (excess return) Hiệu

chỉnh lại mô hình bằng cách thêm Vt-1 (khối lượng) và Dyt-1 (cổ tức) vào phương sai điều kiện, ta có

Ert = c + a Ert-1 + b Ert-2 + d je + g Fc2008 + f Vrt-1 + ε (4)

St2 = w + α ε2t-1 + β S2t-1 + γ Vt-1 + δ Dyt-1 (5)

Mô hình 2 đo tác động của thanh khoản lên phụ trội rủi ro (excess return) khi có

sự xuất hiện của khối lượng giao dịch và cổ tức ảnh hưởng lên biến động của lợi nhuận

Trong bài nghiên cứu này, khóa luận sử dụng biến đại diện cho độ thanh khoản

được đề xuất bởi Pastor and Stambaugh (2003), đó chính là dòng chu chuyển

lệnh (order flow) Dòng chu chuyển lệnh được định nghĩa là khối lượng giao dịch

ứng với phần lợi nhuận hiện thời của cổ phiếu (ở đây là khối lượng và lợi nhuận trung bình của tháng), dòng chu chuyển lệnh sẽ có công thức như sau:

Ert = c + a Ert-1 + b Ert-2 + d je + g Fc2008 + f Dyt-1 + ε (6)

St2 = w + α ε2t-1 + β S2t-1 (7)

Ert = c + a Ert-1 + b Ert-2 + d je + g Fc2008 + f Dyt-1 + ε (8)

St2 = w + α ε2t-1 + β S2t-1 + γ Vt-1 + δ Dyt-1 (9)

Mô hình 3 và 4 cho thấy tác động của Cổ tức lên phụ trội rủi ro (excess return)

khi xét và không xét ảnh hưởng của Khối lượng và Cổ tức trong phương sai điều kiện Khối lượng và cổ tức được thêm vào phương sai điều kiện trong mô hình là dựa trên nghiên cứu của Arago and Nieto (2005) 2 mô hình này dùng để kiểm tra kết quả của Campell và Hamao (1992) cho rằng Cổ tức có tác động tích cực lên phụ trội rủi ro (excess return)

Để thấy được ảnh hưởng của tỉ số E/P lên phụ trội rủi ro (excess return), ta thay

thế vai trò của Cổ tức trong Mô hình 3, ta được

Mô hình 5 được sử dụng để so sánh với kết quả của Basu (1983) cho rằng tỉ số

E/P có ảnh hưởng lên phụ trội rủi ro (excess return) Ngoài ra nghiên cứu cũng sử dụng mô hình GJR-Garch được đề xuất bởi Glosten, Jagannathan, Runcle (1993) đối với phương trình (6) nhằm nghiên cứu tác động của đặc tính bất đối xứng lên lợi nhuận

Theo Glosten, Jagannathan, Runcle (1993) thì đặc tính bất đối xứng được thể hiện trong phương sai điều kiện của Garch như sau:

Ert = c + a Ert-1 + b Ert-2 + d je + g Fc2008 + f Vrt-1 +

h Dyt-1 + i Eart-1 + ε (13)

St2 = w + α ε2t-1 + β S2t-1 + γ Vt-1 + δ Dyt-1 (14) Mô Hình 8

CHƯƠNG 4: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu suất sinh lợi của các chỉ số VN-index, Largecap, Smallcap và REE, được lấy trên website www.cophieu68.com

Chỉ số VN-index được lấy trong giai đoạn từ 01/01/2005 đến 29/08/2011 Chỉ số này được dùng để nghiên cứu ảnh hưởng của thanh khoản lên suất sinh lợi, đồng thời nghiên cứu ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 đến TTCK Việt Nam

Chỉ số Largecap là chỉ số trung bình của 20 mã chứng khoán có giá trị vốn hóa lớn nhất trên sàn HOSE (có giá trị vốn hóa từ 5000 tỉ đến trên 10.000 tỉ đồng), được lấy trong giai đoạn từ 02/01/2009 đến 31/08/2011 Chỉ số này được dùng để nghiên ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 đối với các cổ phiếu lớn nhằm kiểm tra tính đúng đắn của các nghiên cứu trước cho rằng hiệu ứng tháng 1 ít có ảnh hưởng đến các cổ phiếu lớn

Chỉ số Smallcap là chỉ số trung bình của top 40 mã chứng khoán có giá trị vốn hóa nhỏ nhất (từ 100 tỉ đến 1000 tỉ đồng) trên sàn HOSE, được lấy trong giai đoạn từ 02/01/2009 đến 31/08/2011 Ngược với chỉ số Largecap, chỉ số Smallcap được dùng để nghiên cứu ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 đối với các cổ phiếu nhỏ nhằm kiểm tra tính đúng đắn của các nghiên cứu trước cho rằng hiệu ứng tháng 1

có tác động mạnh đến các cổ phiếu nhỏ

Chỉ số REE được lấy trong giai đoạn từ 01/01/2005 đến 29/08/2011, chỉ số này dùng để nghiên cứu các ảnh hưởng của tính thanh khoản, cổ tức, khối lượng giao dịch và E/P đến phụ trội rủi ro (excess return), đồng thời xem xét ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 và đặc tính bất đối xứng ở cấp độ công ty

Nguyên nhân khóa luận chọn cổ phiếu REE làm đại diện cho việc nghiên cứu ở cấp độ công ty là vì công ty Cổ phần Cơ điện REE là công ty có giá trị vốn hóa lớn, cổ phiếu REE là một trong hai cổ phiếu đầu tiên được niêm yết trên TTCK Việt Nam vào những ngày đầu thành lập (cổ phiếu thứ 2 là SAM) Một nguyên nhân khác là việc thu thập các dữ liệu liên quan đến cổ phiếu REE như thông tin chia cổ tức, lợi nhuận, EPS cũng dể dàng và đầy đủ hơn

Các số liệu về khối lượng giao dịch, cổ tức và E/P của REE được tham khảo từ trang web và dữ liệu kế toán của công ty trên

Các dữ liệu về chỉ số giá của tháng sẽ là dữ liệu chỉ số giá trung bình của các ngày trong tháng, các dữ liệu được chuyển về log để đảm bảo tính dừng của dữ liệu

4.1 Phụ trội rủi ro (excess return) (Er t ) là phần lợi nhuận được định nghĩa là

hiệu số giữa chỉ số suất sinh lợi thực tế và tỉ suất sinh lợi phi rủi ro

Ert = rit – rf

Chỉ số suất sinh lợi tháng (r it ) là hiệu số giữa Log chỉ số giá của tháng với Log

chỉ số giá của tháng trước đó

rit = Log (Pit) – Log (Pit-1)

Tỉ lệ suất sinh lợi phi rủi ro hàng tháng (r f ) được tính theo công thức

rf = Rf / 12

Trong đó Rf là suất sinh lợi phi rủi ro hàng năm

Rf hằng năm là giá trị trung bình lãi suất trúng thầu của trái phiếu chính phủ kì hạn

5 năm Rf được tham khảo từ nguồn Ủy ban Chứng khoán Việt Nam và ngân hàng

nhà nước Việt Nam

Giá trị Rf từ năm 2005 đến năm 2011 được trình bày trong bảng sau

Bảng 4.1 Tổng hợp lãi suất Trái phiếu Chính phủ từ 2005 đến 2011

(Nguồn tham khảo http://www.ssc.gov.vn ; http://www.sbv.gov.vn)

4.2 Dòng chu chuyển lệnh (Vr t-1 ) là một thuật ngữ thị trường thông thường

nhằm để mô tả trình tự của các giao dịch Dòng chu chuyển lệnh được tính bằng

tích số của Phụ trội rủi ro (excess return) với khối lượng giao dịch

Vrt-1 = sign(Ert-1)*Vt-1

Trong đó, sign là để cho biết giá trị của dòng chu chuyển lệnh có thể âm hoặc có

thể dương

4.3 Cổ tức (Dy t )

Để xét ảnh hưởng của cổ tức, ta lấy dữ liệu cổ tức của cổ phiếu REE trong những

tháng có công bố và thực hiện chia cổ tức (cổ tức bằng tiền mặt và cổ tức bằng cổ